[发明专利]基于任务认知的无人机集群网络自组织系统及方法

说明书

本发明公开一种基于任务认知的无人机集群网络自组织系统及方法，该系统包括：应用层，用于建立从集群任务域到网络信息域的表征方法和模型，得到集群内部信息交联关系；网络层，用于基于所述应用层所建立的集群内各节点信息关联关系，构建网络逻辑拓扑关系，生成网络拓扑关系图；链路层，用于实现网络结构化设计与生成，通过基于所述网络层构建的网络逻辑拓扑关系构建网络链路，并在产生网络动态变化时进行动态网络链路重构；物理层，用于构建仿真环境，以对集群网络的性能进行仿真测试。本发明能够显著提升大规模无人机系统的搜索与投送效率、信息维度和管控精度，提升无人化智能群体系统可靠性和效率，以及可灵活应对复杂环境、突发事件。

技术领域

本发明涉及无人机集群控制技术领域，尤其涉及一种基于任务认知的无人机集群网络自组织系统及方法。

背景技术

无人机集群是将大量无人机在开放体系架构下综合集成，以平台间协同控制为基础、提升协同任务能力为目标的分布式系统。无人机系统正逐渐由“大而全”的单平台高自主性往“小而精”的低成本微小型群体智能方向发展，微小型无人机集群的发展已备受高度关注。无人机集群应用的基础在于网络通信，由于受体积、重量和能源以及软硬件技术水平制约，目前无人机自主等级普遍不高(≤5级)，导致集群在复杂环境中执行动态任务过程中需要通过大量的信息交互，进行环境感知、决策规划以及行为同步等，以群体优势弥补个体不足。构建群体任务行为特性的网络架构、研究“应急响应、快速部署”的网络通信技术，是提升集群使用效能的关键。然而，对于已开展应用的无人机集群网络架构，大多采用从下而上的设计，先基于现有的通信设备和通信机制构建网络，在信息保障过程中再进行优化，而未从顶层任务需求进行规划设计，导致网络架构与任务之间供需关系“本末倒置”。

无人机集群应用具有数量多、范围广、速度快、机动灵活、时空关系变化频繁、任务可变更、可跨区域调度等特点，这对明确无人机之间信息传递、网络结构及动态优化等方面提出了较大挑战，主要存在以下问题：

1、在网络层方面，大规模无人机集群网络是典型的复杂网络，应当从集群典型任务特性入手，建立个体行为与个体之间信息传递模型，由此设计网络生成方法。而目前通常是将无人机任务过程抽象为具有一定概率分布特征的质点行为模型，并将节点之间并发交互的各类信息统一表述为节点之间传输容量值，使得网络架构理论研究脱离了对集群任务的认知。

2、在链路通信层方面，现有技术中研究重点均是集中在通信波形设计、信道设计以及接入技术方面，而均未考虑集群任务流程中信息业务类型与传递特性，没有考虑从集群任务域到信息域的关联传递映射和表征，不能从任务流程对信息需求来指导集群网络架构设计与构建。

3、松散的集群组织与紧密的群内通信之间存在矛盾，使得对集群网络生成方面提出了较大挑战。一方面，无人机集群具有“以任务/子任务为中心”的特点，每架无人机可在线调度分配，形成了节点灵活入网与退出、子网快速融合与分离的特性，使得在节点组织结构上呈松耦合形式。另一方面，在任务流程中，围绕同一子任务的节点之间信息交互频繁，协同任务中子网间信息传递紧密，且任务每个环节与信息质量密切耦合，同时，参与任务的每个节点的移动和状态都会影响数据链路稳定和传输质量，从而使得任务参与者与信息传递紧耦合在一起。集群松散的任务组织与行为，给任务执行中节点之间紧密的信息交互带来了很大挑战。现有技术中网络生成方法就无法依据无人机群体行为特征，确定任务行为与信息业务之间耦合机理，因而无法匹配链路层、网络层、传输层与应用层相互耦合特性实现网络生成。